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1、Spark 运行基本流程：
（1）构建 Spark Application 的运行环境（启动 SparkContext），SparkContext 向资源管理器（可以是 Standalone、Mesos 或 YARN）注册并申请运行 Executor 资源。
（2）资源管理器分配 Executor 资源并启动 Executor，Executor 运行情况将随着心跳发送到资源管理器上。
（3）SparkContext 构建成 DAG 图，将 DAG 图分解成 Stage，并把 Taskset发送给 Task Scheduler。Executor 向 SparkContext 申请 Task，Task Scheduler 将Task 发放给 Executor 运行同时 SparkContext 将应用程序代码发放给 Executor。
（4）Task 在 Executor 上运行，运行完毕释放所有资源。
2、Spark 运行架构的特点：
（1）每个 Application 获取专属的 executor 进程，该进程在 Application 期间一直驻留，并以多线程方式运行 tasks。
（2）Spark 任务与资源管理器无关，只要能够获取 executor 进程，并能保持相互通信就可以了。
（3）提交 SparkContext 的 Client 应该靠近 Worker 节点（运行 Executor 的节点)，最好是在同一个 Rack 里，因为 Spark 程序运行过程中SparkContext 和Executor 之间有大量的信息交换；如果想在远程集群中运行，最好使用 RPC 将SparkContext 提交给集群，不要远离 Worker 运行 SparkContext。
（4）Task 采用了数据本地性和推测执行的优化机制。
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